ubuntu之路——day14 只用python的numpy在底层实现多层

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首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273

开一个我的github传送门,可以看到代码。

https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/NeuralNetworkandDeepLearning/L_layerNeuralNetwork

今天搭建了两个神经网络:一个是包含两个隐含层的网络,一个是包含L-1层relu激活函数+第L层sigmoid激活函数的猫图片识别网络

可以看到,与之前的logistic regression网络相比,逻辑回归的accuracy为0.7,双层网络的accuracy为0.72,五层网络的accuracy为0.8

双层网络cost迭代:

ubuntu之路——day14 只用python的numpy在底层实现多层神经网络_第1张图片

ubuntu之路——day14 只用python的numpy在底层实现多层神经网络_第2张图片

五层网络下的cost迭代:

ubuntu之路——day14 只用python的numpy在底层实现多层神经网络_第3张图片

ubuntu之路——day14 只用python的numpy在底层实现多层神经网络_第4张图片

被五层网络误分类的测试集图片:

明天将进行初始化参数和正则化方法的实验。

 


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